Adaptive Capacity and Coping Strategies in the Face of Climate Change: A Comparative Study of Communities around Two Protected Areas in the Coastal Savanna and Transitional Zones of Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Modern productivity-enhancing strategies (MPES) are considered to be some of the best adaptation options available to communities in the face of changing climatic conditions. The adaptive capacity of communities living around two protected areas (Kogyae Strict Nature Reserve and Muni-Pomadze Ramsar Site) in Ghana were assessed in relation to MPES by investigating household accessibility to human, social, natural, financial and physical capital. Information was collected from 249 and 250 respondents in Kogyae and Muni respectively. A logit model was used to find out whether adaptive capacity affected adoption of MPES. In both study areas, indigenous coping strategies such as use of simple farm tools, processing of root/tubers and grains and social grouping were practiced. The MPES practiced included application of fertilizers and other agrochemicals, use of high technology machinery and bunding in rice fields. The mean level of adaptive capacity of farm households was low in both areas; 0.30 and 0.27 in Kogyae and Muni respectively. The adoption of MPES was influenced positively by the level of human and physical capacities and farm size and location of protected area, and negatively by farmers’ participation in off-farm activities. Farmers located in Kogyae were more likely to adopt productivity-enhancing strategies than their counterparts in Muni. Considering that access to the resources within the protected areas is restricted and not legally available to support livelihoods of the fringe communities, we conclude that enhancing access to both human and physical capitals is the way forward for climate change adaptation for these two communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».